Sadržaj:
Definicija - Što znači Random Forest?
Nasumična šuma je konstrukcija podataka primijenjena za strojno učenje koja razvija veliki broj stabala slučajnih odluka koja analizira skupove varijabli. Ova vrsta algoritma pomaže poboljšati načine na koji tehnologije analiziraju složene podatke.
Tehopedija objašnjava Slučajnu šumu
Stabla odluka su općenito popularna za zadatke strojnog učenja. U slučajnoj šumi inženjeri konstruiraju skupove stabala slučajnih odluka kako bi pažljivije izolirali znanje od rudarjenja podataka, s različitim primijenjenim varijabilnim nizovima. Jedan od načina za opisivanje filozofije iza slučajne šume jest taj da inženjeri mogu izgraditi sustave za suvišno proučavanje podataka s različitim stablima i potražiti trendove i obrasce koji podržavaju određeni ishod podataka. Na primjer, ako pet slučajnih stabala pruža podatke o istoj varijabli iz podskupine, a četiri se slažu, algoritam strojnog učenja može upotrijebiti taj „većinski glas“ za izgradnju modela na temelju vjerojatnosti. U mnogim različitim vrstama strojnog učenja, konstrukcije poput slučajne šume mogu pomoći tehnološkim sustavima da se sakupe u podatke i pruže sofisticiraniju analizu.
